Buena noche, amablemente solicito su colaboracion con el sgte error, al importar la libreria sklearn; necesaria para poder realizar la visualizacion de dispercion.
Quedo atento a sus comentarios.
Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Leonardo Rojas Abril - Número de respuestas: 12
En respuesta a Leonardo Rojas Abril
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Administrador Camilo Cabuya Berrio -Cordial saludo Leonardo Rojas.
El mensaje de error que has recibido indica que la función load_boston() ha sido eliminada de la última versión de Scikit-learn (sklearn). En su lugar, puedes usar la función fetch_openml() para cargar el conjunto de datos Boston Housing. Un ejemplo de cómo cargar el conjunto de datos utilizando la función fetch_openml() es el siguiente:
from sklearn.datasets
import fetch_openmlboston_rela_state_data = fetch_openml(name='boston')
Vas a recibir un mensaje de advertencia que indica que hay varias versiones del conjunto de datos Boston Housing disponibles en OpenML, y la función fetch_openml() ha seleccionado la versión 1 por defecto. Sin embargo, puedes trabajar con esa versión sin ningún problema.
Cualquier duda o inquietud, con gusto será atendida.
En respuesta a Administrador Camilo Cabuya Berrio
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Leonardo Rojas Abril -Buena noche,
Segui las indicaciones dadas pero ahora me genero un error de sintaxis; revise y busque y considero que esta bien escrita. Favor me pueden indicar mi falla.
Segui las indicaciones dadas pero ahora me genero un error de sintaxis; revise y busque y considero que esta bien escrita. Favor me pueden indicar mi falla.
Atento a sus comentario.
En respuesta a Leonardo Rojas Abril
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Administrador Camilo Cabuya Berrio -Cordial saludo Leonardo Rojas.
El error que estás experimentando puede ser causado por la separación de la importación del módulo y la función. Al importar solo
sklearn.datasets y tratar de llamar a fetch_openml() como
una función independiente, Python no podrá encontrar la función y te dará un error de sintaxis. from sklearn.datasets import fetch_openmlel código quedaría así:
from sklearn.datasets import fetch_openml
import matplotlib.pyplot as plt
boston_rela_state_data= fetch_openml(name='boston')
plt.figure(figsize=(7,7))
plt.scatter(boston_rela_state_data.data[:,5],
boston_rela_state_data.target)
plt.xlabel('precio 1000s')
plt.ylabel('Numero de cuartos')
plt.show()Cualquier duda o inquietud, con gusto será atendida.
En respuesta a Administrador Camilo Cabuya Berrio
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Leonardo Rojas Abril -Buena tarde, sigo las instrucciones dadas pero ahora me sale el sgte error:
Entenderia que me hace falta instalar otra libreria??
Quedo al pendiente de los comentarios..
En respuesta a Leonardo Rojas Abril
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Administrador Camilo Cabuya Berrio -Cordial saludo Leonardo Rojas.
Este error se refiere a que estás intentando leer un archivo en formato ARFF utilizando una función que devuelve un objeto de Pandas, pero Pandas no está instalado en tu entorno de Jupyter Notebook.
Por ello es importante:
- Instalar Pandas: Si deseas seguir utilizando la función que devuelve un objeto de Pandas, necesitas instalar Pandas en tu entorno de Jupyter, siguiendo las indicaciones ya dadas para instalar librerías en Conda.
-
Activa el entorno ejecutando el comando
conda activate mi_entornoen la terminal. - Ahora, ejecuta el comando conda install pandas en la terminal para instalar Pandas en tu entorno de Conda.
-
Después de que se complete la instalación, puedes verificar si Pandas se instaló correctamente ejecutando el comando python
-c "import pandas as pd; print(pd.__version__)". Este comando imprimirá la versión de Pandas que se instaló en tu entorno de Conda. - Ahora puedes usar Pandas en tu entorno de Conda. Para hacerlo, simplemente activa tu entorno de Conda y abre una sesión de Jupyter Notebook en la que quieras utilizar Pandas.
Cualquier duda o inquietud, con gusto será atendida.
En respuesta a Administrador Camilo Cabuya Berrio
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Leonardo Rojas Abril -Buen dia,
Instale pandas, pero no me ha dejado realizar el ejemplo; ahora me sale el sgte error:
Me podrias indicar en que paso estoy fallando o como deberia quedar el codigo funcional.
Quedo atento a cualquier comentario.
En respuesta a Leonardo Rojas Abril
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Leonardo Rojas Abril -Buen dia.
Amablemente solicito la colaboracion para poder solucionar el error presentado el 2023-03-01.
Quedo atento a cualquier comentario.
Amablemente solicito la colaboracion para poder solucionar el error presentado el 2023-03-01.
Quedo atento a cualquier comentario.
En respuesta a Leonardo Rojas Abril
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Administrador Alejandro Hernandez Diaz -Cordial saludo Leonardo Rojas
El mensaje de error que has recibido indica que la función load_boston() ha sido eliminada de la última versión de Scikit-learn (sklearn). En su lugar, puedes usar la función fetch_openml() para cargar el conjunto de datos Boston Housing. Un ejemplo de cómo cargar el conjunto de datos utilizando la función fetch_openml() es el siguiente:from sklearn.datasets import fetch_openmlboston_rela_state_data = fetch_openml(name='boston')Vas a recibir un mensaje de advertencia que indica que hay varias versiones del conjunto de datos Boston Housing disponibles en OpenML, y la función fetch_openml() ha seleccionado la versión 1 por defecto. Sin embargo puedes trabajar con esa versión sin ningún problema.
Cualquier duda o inquietud, con gusto será atendida.
En respuesta a Administrador Alejandro Hernandez Diaz
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Leonardo Rojas Abril -Buenas tardes,
Definitivamente no me deja crear la grafica de dispension del ejercicio, me sale el error sgte:
Y como la funcion load_boston ya ha sido descontinuada. Pregunta hay alguna otra funcion para poder generar esta grafica de dispersion con esos mismos datos? Como quedaria ese codigo?
Atebto a sus comentarios.
En respuesta a Leonardo Rojas Abril
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Administrador Alejandro Hernandez Diaz -
hay un error al intentar acceder a los datos de la variable boston_rela_state_data. Es importante notar que el conjunto de datos de Boston en scikit-learn tiene atributos específicos para acceder a sus características (data) y etiquetas (target). Entonces, debes usar .data y .target adecuadamente.
El código actualizado sería el siguiente:
from sklearn.datasets import fetch_openml
import matplotlib.pyplot as plt
boston_rela_state_data = fetch_openml(name='boston')
X = boston_rela_state_data.data
y = boston_rela_state_data.target
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.scatter(X[:, 5], y)
plt.xlabel('Número de cuartos')
plt.ylabel('Precio en 1000s')
plt.show()
Se han realizado los siguientes cambios:
Se asigna a boston_rela_state_data.data a X y boston_rela_state_data.target a Y para facilitar la lectura del código.
Se cambian los nombres de los ejes para que coincidan con la representación correcta de los datos. El eje X debe ser "Número de cuartos" y el eje Y "Precio en 1000s".
Ahora deberías poder ejecutar el código sin problemas y visualizar el gráfico de dispersión.
Cualquier duda o inquietud, con gusto será atendida.
El código actualizado sería el siguiente:
from sklearn.datasets import fetch_openml
import matplotlib.pyplot as plt
boston_rela_state_data = fetch_openml(name='boston')
X = boston_rela_state_data.data
y = boston_rela_state_data.target
plt.figure(figsize=(7, 7))
plt.scatter(X[:, 5], y)
plt.xlabel('Número de cuartos')
plt.ylabel('Precio en 1000s')
plt.show()
Se han realizado los siguientes cambios:
Se asigna a boston_rela_state_data.data a X y boston_rela_state_data.target a Y para facilitar la lectura del código.
Se cambian los nombres de los ejes para que coincidan con la representación correcta de los datos. El eje X debe ser "Número de cuartos" y el eje Y "Precio en 1000s".
Ahora deberías poder ejecutar el código sin problemas y visualizar el gráfico de dispersión.
Cualquier duda o inquietud, con gusto será atendida.
En respuesta a Administrador Alejandro Hernandez Diaz
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Leonardo Rojas Abril -Buen dia,
Segui sus ultimas indicaciones, colocando el codigo tal cual me lo indico; pero me sigue generando error, inpidiendome generar la grafica de dispercion.
Segui sus ultimas indicaciones, colocando el codigo tal cual me lo indico; pero me sigue generando error, inpidiendome generar la grafica de dispercion.
Quedo atento a cualquier comenatrio.
En respuesta a Leonardo Rojas Abril
Re: Error importando sklearn.datasets import load_boston
de Administrador Alejandro Hernandez Diaz -Buen día Leonardo, lamentamos que sigas teniendo problemas...Intentemos dividir el código en celdas más pequeñas y ejecutarlas por separado . Por favor, sigue los siguientes pasos:
1. En una celda, importa las bibliotecas necesarias:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. En la siguiente celda, carga los datos de 'boston':
boston_real_estate_data = fetch_openml(name='boston')
3. En la siguiente celda, extrae las características y las etiquetas (objetivos) de los datos:
X = boston_real_estate_data.data
y = boston_real_estate_data.target
4. Ahora, en una nueva celda, crea y muestra el gráfico de dispersión:
plt.figure(figsize=(7,7))
plt.scatter(X[:, 5], y)
plt.xlabel('numero de cuartos')
plt.ylabel('precio en 1000\'s')
plt.show()
Ejecuta cada celda por separado y verifica si alguna de ellas arroja un error. Si encuentras un error por favor notifícalo nuevamente con la celda en la que se genero el error.
Te invitamos a que en caso tal de no tener solución a tu consulta, nos escribas para agendar una cita con uno de nuestros profesionales y así darte una ayuda más precisa.
1. En una celda, importa las bibliotecas necesarias:
```python
from sklearn.datasets import fetch_openml
import matplotlib.pyplot as plt
```
2. En la siguiente celda, carga los datos de 'boston':
boston_real_estate_data = fetch_openml(name='boston')
3. En la siguiente celda, extrae las características y las etiquetas (objetivos) de los datos:
X = boston_real_estate_data.data
y = boston_real_estate_data.target
4. Ahora, en una nueva celda, crea y muestra el gráfico de dispersión:
plt.figure(figsize=(7,7))
plt.scatter(X[:, 5], y)
plt.xlabel('numero de cuartos')
plt.ylabel('precio en 1000\'s')
plt.show()
Ejecuta cada celda por separado y verifica si alguna de ellas arroja un error. Si encuentras un error por favor notifícalo nuevamente con la celda en la que se genero el error.
Te invitamos a que en caso tal de no tener solución a tu consulta, nos escribas para agendar una cita con uno de nuestros profesionales y así darte una ayuda más precisa.